ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Machine Learning in Medical Imaging: 6th International Workshop, MLMI 2015, Held in Conjunction with MICCAI 2015, Munich, Germany, October 5, 2015, Proceedings

دانلود کتاب یادگیری ماشینی در تصویربرداری پزشکی: ششمین کارگاه بین المللی ، MLMI 2015 ، همراه با MICCAI 2015 ، مونیخ ، آلمان ، 5 اکتبر 2015 ، مجموعه مقالات

Machine Learning in Medical Imaging: 6th International Workshop, MLMI 2015, Held in Conjunction with MICCAI 2015, Munich, Germany, October 5, 2015, Proceedings

مشخصات کتاب

Machine Learning in Medical Imaging: 6th International Workshop, MLMI 2015, Held in Conjunction with MICCAI 2015, Munich, Germany, October 5, 2015, Proceedings

ویرایش: 1 
نویسندگان: , , ,   
سری: Lecture Notes in Computer Science 9352 
ISBN (شابک) : 9783319248875, 9783319248882 
ناشر: Springer International Publishing 
سال نشر: 2015 
تعداد صفحات: 352 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 44 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 48,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب یادگیری ماشینی در تصویربرداری پزشکی: ششمین کارگاه بین المللی ، MLMI 2015 ، همراه با MICCAI 2015 ، مونیخ ، آلمان ، 5 اکتبر 2015 ، مجموعه مقالات: پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری، تشخیص الگو، انفورماتیک سلامت، داده کاوی و کشف دانش، هوش مصنوعی (شامل رباتیک)



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 12


در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning in Medical Imaging: 6th International Workshop, MLMI 2015, Held in Conjunction with MICCAI 2015, Munich, Germany, October 5, 2015, Proceedings به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب یادگیری ماشینی در تصویربرداری پزشکی: ششمین کارگاه بین المللی ، MLMI 2015 ، همراه با MICCAI 2015 ، مونیخ ، آلمان ، 5 اکتبر 2015 ، مجموعه مقالات نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب یادگیری ماشینی در تصویربرداری پزشکی: ششمین کارگاه بین المللی ، MLMI 2015 ، همراه با MICCAI 2015 ، مونیخ ، آلمان ، 5 اکتبر 2015 ، مجموعه مقالات



این کتاب مجموعه مقالات ششمین کارگاه بین‌المللی یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی، MLMI 2015 است که در ارتباط با MICCAI 2015، در مونیخ در اکتبر 2015 برگزار شد.

40 مقاله کامل ارائه شده در این جلد به دقت بررسی و از 69 مورد ارسالی انتخاب شد. این کارگاه بر روی روندها و چالش های اصلی در زمینه یادگیری ماشینی در تصویربرداری پزشکی تمرکز دارد و کارهایی را با هدف شناسایی تکنیک های جدید و استفاده از آنها در تصویربرداری پزشکی ارائه می دهد.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This book constitutes the proceedings of the 6th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2015, held in conjunction with MICCAI 2015, in Munich in October 2015.

The 40 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 69 submissions. The workshop focuses on major trends and challenges in the area of machine learning in medical imaging and present works aimed to identify new cutting-edge techniques and their use in medical imaging.



فهرست مطالب

Front Matter....Pages I-XII
Segmentation of Right Ventricle in Cardiac MR Images Using Shape Regression....Pages 1-8
Visual Saliency Based Active Learning for Prostate MRI Segmentation....Pages 9-16
Soft-Split Random Forest for Anatomy Labeling....Pages 17-25
A New Image Data Set and Benchmark for Cervical Dysplasia Classification Evaluation....Pages 26-35
Machine Learning on High Dimensional Shape Data from Subcortical Brain Surfaces: A Comparison of Feature Selection and Classification Methods....Pages 36-43
Node-Based Gaussian Graphical Model for Identifying Discriminative Brain Regions from Connectivity Graphs....Pages 44-51
BundleMAP: Anatomically Localized Features from dMRI for Detection of Disease....Pages 52-60
FADR: Functional-Anatomical Discriminative Regions for Rest fMRI Characterization....Pages 61-68
Craniomaxillofacial Deformity Correction via Sparse Representation in Coherent Space....Pages 69-76
Nonlinear Graph Fusion for Multi-modal Classification of Alzheimer’s Disease....Pages 77-84
HEp-2 Staining Pattern Recognition Using Stacked Fisher Network for Encoding Weber Local Descriptor....Pages 85-93
Supervoxel Classification Forests for Estimating Pairwise Image Correspondences....Pages 94-101
Non-rigid Free-Form 2D-3D Registration Using Statistical Deformation Model....Pages 102-109
Learning and Combining Image Similarities for Neonatal Brain Population Studies....Pages 110-117
Deep Learning, Sparse Coding, and SVM for Melanoma Recognition in Dermoscopy Images....Pages 118-126
Predicting Standard-Dose PET Image from Low-Dose PET and Multimodal MR Images Using Mapping-Based Sparse Representation....Pages 127-135
Boosting Convolutional Filters with Entropy Sampling for Optic Cup and Disc Image Segmentation from Fundus Images....Pages 136-143
Brain Fiber Clustering Using Non-negative Kernelized Matching Pursuit....Pages 144-152
Automatic Detection of Good/Bad Colonies of iPS Cells Using Local Features....Pages 153-160
Detecting Abnormal Cell Division Patterns in Early Stage Human Embryo Development....Pages 161-169
Identification of Infants at Risk for Autism Using Multi-parameter Hierarchical White Matter Connectomes....Pages 170-177
Group-Constrained Laplacian Eigenmaps: Longitudinal AD Biomarker Learning....Pages 178-185
Multi-atlas Context Forests for Knee MR Image Segmentation....Pages 186-193
Longitudinal Patch-Based Segmentation of Multiple Sclerosis White Matter Lesions....Pages 194-202
Hierarchical Multi-modal Image Registration by Learning Common Feature Representations....Pages 203-211
Semi-automatic Liver Tumor Segmentation in Dynamic Contrast-Enhanced CT Scans Using Random Forests and Supervoxels....Pages 212-219
Flexible and Latent Structured Output Learning....Pages 220-228
Identifying Abnormal Network Alterations Common to Traumatic Brain Injury and Alzheimer’s Disease Patients Using Functional Connectome Data....Pages 229-237
Multimodal Multi-label Transfer Learning for Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease....Pages 238-245
Soft-Split Sparse Regression Based Random Forest for Predicting Future Clinical Scores of Alzheimer’s Disease....Pages 246-254
Multi-view Classification for Identification of Alzheimer’s Disease....Pages 255-262
Clustering Analysis for Semi-supervised Learning Improves Classification Performance of Digital Pathology....Pages 263-270
A Composite of Features for Learning-Based Coronary Artery Segmentation on Cardiac CT Angiography....Pages 271-279
Ensemble Prostate Tumor Classification in H&E Whole Slide Imaging via Stain Normalization and Cell Density Estimation....Pages 280-287
Computer-Assisted Diagnosis of Lung Cancer Using Quantitative Topology Features....Pages 288-295
Inherent Structure-Guided Multi-view Learning for Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment Classification....Pages 296-303
Nonlinear Feature Transformation and Deep Fusion for Alzheimer’s Disease Staging Analysis....Pages 304-312
Tumor Classification by Deep Polynomial Network and Multiple Kernel Learning on Small Ultrasound Image Dataset....Pages 313-320
Multi-source Information Gain for Random Forest: An Application to CT Image Prediction from MRI Data....Pages 321-329
Joint Learning of Multiple Longitudinal Prediction Models by Exploring Internal Relations....Pages 330-337
Back Matter....Pages 339-341




نظرات کاربران